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| 傳統產業數字化轉型是製造業高質量發展的重要途徑。 |
中評社北京2月6日電／當前，數字化浪潮方興未艾，以大數據、雲計算、人工智能為代表的新一代數字技術日新月異，催生了數字經濟這一新的經濟發展形態。多年來，消費互聯網的充分發展為中國數字技術的創新、數字企業的成長以及數字產業的蓬勃發展提供了重要機遇。伴隨著數字技術的融合應用以及中國供給側結構性改革的不斷深化，加快數字技術與實體經濟的融合發展已成為共識。黨的十九大報告亦明確提出，“加快發展先進製造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。
經濟日報發表中國社科院工業經濟研究所研究員呂鐵文章表示，對於傳統產業而言，數字化轉型是利用數字技術進行全方位、多角度、全鏈條的改造過程。通過深化數字技術在生產、運營、管理和營銷等諸多環節的應用，實現企業以及產業層面的數字化、網絡化、智能化發展，不斷釋放數字技術對經濟發展的放大、叠加、倍增作用，是傳統產業實現質量變革、效率變革、動力變革的重要途徑，對推動中國經濟高質量發展具有重要意義。
傳統產業數字化轉型意義重大
文章指出，傳統產業數字化轉型是深化供給側結構性改革的重要抓手。當前中國經濟運行的矛盾主要集中在供給側，直接表現就是產能大量過剩與有效供給不足，企業所提供的產品和服務不能有效滿足消費者需求，生產活動的市場價值難以兌現，經濟運行難以實現良性循環。具體到傳統產業，主要表現為需求乏力、品牌效益不明顯、競爭過度、產能過剩等問題日益突出。對此，需順應消費升級趨勢，以產品和服務數字化、智能化為導向推進傳統產業轉型升級，減少低端無效供給，培育發展新動能。數字化轉型就是要充分發揮數字技術在傳統產業發展中的賦能引領作用，通過推動產品的智能化、滿足消費需求的個性化以及實現企業服務的在線化等，有效提升企業產品和服務的質量和效率，充分激發傳統產業的新活力。
傳統產業數字化轉型是製造業高質量發展的重要途徑。新中國成立以來，中國製造業發展取得了長足進步，但多數製造業企業仍處於較低的發展水平，面臨著人力、土地、技術等資源環境約束，綜合成本持續上升。製造業中傳統產業占比超過80%，以傳統產業的改造提升推動製造業高質量發展，具有巨大潛力和市場空間。相關數據顯示，一些傳統產業通過實施智能製造試點示範項目，建設具有較高水平的數字化車間或智能工廠，有效提升了生產效率。這些示範項目改造前後對比顯示，生產效率平均提升37.6%、能源利用率平均提升16.1%、運營成本平均降低21.2%、產品研製周期平均縮短30.8%、產品不良率平均降低25.6%。可見，數字化轉型可將製造優勢與網絡化、智能化相叠加，有利於提高生產製造的靈活度與精細性，實現柔性化、綠色化、智能化生產，是轉變中國製造業發展方式、推動製造業高質量發展的重要途徑。
傳統產業數字化轉型是數字經濟發展壯大的重要支撐。2017年的《政府工作報告》提出“促進數字經濟加快成長”；2019年的《政府工作報告》再次提及發展數字經濟，要求“壯大數字經濟”。當前，中國數字經濟發展進入快車道，發展數字經濟的實踐包含數字產業化和產業數字化兩個方面，其中，數字產業化是數字技術創新及產業化的過程，產業數字化則強調用數字技術來經營管理企業，把數字技術應用到產品和服務中去。從實踐看，傳統產業已經成為數字技術應用、創新的重要場景，兩者之間的融合亦支撐了數字經濟的快速發展。
轉型的幾個主要趨向值得關注
文章認為，傳統產業數字化轉型的目的，是利用數字技術破解企業、產業發展中的難題，重新定義、設計產品和服務，實現業務的轉型、創新和增長。從實踐來看，強化價值創造、數據集成以及平台賦能，已經成為傳統產業數字化轉型的重要趨向。
從生產驅動到以消費者為中心的價值創造。相比於傳統經濟形態，數字經濟的市場條件發生了較大變化，傳統產業的價值鏈中以消費者需求為中心的價值創造邏輯日益顯現。數字化不僅僅是優化企業生產的關鍵技術支撐，更是連接市場、滿足消費者需求、更好服務消費者的重要方式。一是利用互聯網平台以及大數據等技術可以更好了解消費者需求，並從單一的產品向“產品+服務”的方向升級，提供滿足消費者多樣化需求的全面解決方案；二是基於智能製造推動製造業變革，以柔性化生產有效滿足消費者個性化需求；三是基於智能產品構建起全生命周期的服務體系，通過監測、整理和分析產品使用中的數據提高企業服務附加值；四是基於互聯網社區、眾創平台，鼓勵消費者直接參與產品設計。基於數字化的價值創造，使企業價值鏈重構，成為既包含製造業價值鏈增值環節、又包含服務業價值鏈增值環節的融合型產業價值鏈。
從物理資產管理到數據資產管理。數字經濟發展以數字化的信息和知識為核心生產要素。隨著數據規模的不斷擴大，加強數據資產管理成為數字化轉型中企業的共識，越來越多的企業將數據納入到企業的資產管理中。一方面，數據資產的應用範圍已經從傳統的以企業內部應用為主，發展到支撐內部和服務外部並重，挖掘和釋放數據價值、擴展數據應用和服務成為企業經營的重要內容；另一方面，企業也意識到並非所有數據都能成為資產，伴隨著大量外部數據引入和內部數據的不斷累積，數據規模擴大、數據質量不高、業務之間數據融合度低、數據應用不到位等都會產生大量的成本。因此，圍繞數據的采集、篩選、加工、存儲、應用等各環節進行規劃，基於數據加工的全鏈條進行數據資產治理體系建設，提高數據資產價值，正在成為企業發展的重要任務，企業針對數據資產的管理也呈現出運營化發展趨勢。
從內部數字化到平台賦能的產業鏈協作。從實踐來看，越來越多的互聯網巨頭企業以及重點行業中的骨幹企業加大了在工業互聯網上的投入。除了加快自身數字化外，這些企業通過平台建設將各自關於數字化實踐的經驗賦能中小企業，形成對上下游相關主體的支撐。據相關統計，目前中國工業互聯網已經在航空、石化、鋼鐵、家電、服裝、機械等多個行業得到了應用，具備行業、區域影響力的工業互聯網平台超過50家。這些平台匯聚共享了設計、生產、物流等製造資源，有效整合了產品設計、生產製造、設備管理、運營服務等數據資源，開展面向不同場景的應用創新，不斷拓展行業價值空間，平台賦能中小企業數字化轉型的效果初步顯現，傳統產業數字化轉型整體進度加快。
一些痛點難點有待解決
文章表示，應該看到，傳統產業數字化轉型還面臨不少困難和挑戰，一些痛點難點問題有待解決。
一是不少企業認識不到位，缺乏方法論支撐。數字化不僅是技術更新，而且是經營理念、戰略、組織、運營等全方位的變革，需要從全局謀劃。目前，多數企業推動數字化轉型的意願強烈，但普遍缺乏清晰的戰略目標與實踐路徑，更多還是集中在生產端如何引入先進信息系統，沒有從企業發展戰略的高度進行謀劃，企業內部尤其是高層管理者之間難以達成共識。與此同時，數字化轉型是一項長期艱巨的任務，面臨著技術創新、業務能力建設、人才培養等方方面面的挑戰，需要企業實現在全局層面的有效協同。目前，多數企業沒有強有力的制度設計和組織重塑，部門之間數字化轉型的職責和權利不清晰，也缺乏有效的配套考核和制度激勵。
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